开启hive中间传输数据压缩功能（map端）

在Hive中开启中间数据传输压缩功能（map端），需要在Hive的配置文件中进行相应的设置。具体步骤如下：

1. 打开Hive的配置文件hive-site.xml。

2. 在配置文件中添加以下配置项：

<property>
<name>mapreduce.map.output.compress</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.output.compress.codec</name>
<value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
</property>

其中，mapreduce.map.output.compress表示开启中间数据传输压缩功能，value的值为true；mapreduce.map.output.compress.codec表示压缩算法的选择，value的值为org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec，表示使用Snappy算法进行压缩。

3. 保存配置文件并重启Hive服务，使配置生效。

通过以上步骤，就可以在Hive中开启中间数据传输压缩功能（map端），从而提高数据传输效率和节省存储空间。

相关问题

什么是hive压缩，为什么要进行hive压缩

Hive压缩是指在Hive中对数据进行压缩存储的过程。Hive压缩的目的是为了减少数据的存储空间和提高查询性能。

Hive压缩的好处有以下几点：
1. 节省存储空间：压缩可以大幅度减少数据的存储空间，特别是对于大规模数据集来说，可以显著降低存储成本。
2. 提高IO性能：压缩后的数据量减少，可以减少磁盘IO的读写时间，从而提高查询性能。
3. 减少网络传输：压缩后的数据量更小，可以减少数据在网络中的传输时间，提高数据传输效率。

在Hive中，可以使用不同的压缩算法进行数据压缩，如gzip和snappy。这些压缩算法具有不同的压缩比和解压速度，可以根据实际需求选择合适的压缩算法。

要查看Hive集群支持的压缩算法，可以使用以下命令：

set io.compression.codecs;

要配置Hive中的压缩方式，可以使用以下命令：

-- 设置Map输出压缩
set mapreduce.map.output.compress=true;
set mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

-- 设置Reduce输出压缩
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;```

海量数据hivesql调优案例

以下是一些海量数据HiveSQL调优案例：

1. 数据分区：对于大型数据集，可以将其分为更小的分区。这将使查询更快，因为只有需要的数据才会被加载。可以使用HiveSQL的PARTITION BY子句来进行分区。

2. 压缩数据：使用Hadoop的压缩功能可以降低存储和I/O成本。可以使用Snappy或Gzip等压缩算法对数据进行压缩。

3. 使用Bucketing：Bucketing是一种将数据分配到预定义的桶中的技术。这可以加快查询速度，因为查询只需要扫描与查询条件匹配的桶。

4. 使用索引：HiveSQL支持基于B树的索引。使用索引可以加快查询速度，但是在大型数据集上创建索引可能需要花费很长时间。

5. 适当设置集群资源：确保集群的资源（CPU、内存和磁盘）得到充分利用，可以通过调整YARN容器大小、增加节点数量等方式来实现。

6. 避免使用SELECT *：在查询时只选择需要的列，而不是使用SELECT *，可以减少数据传输和查询时间。

7. 使用Join时使用MapJoin：对于小型表，可以使用MapJoin来避免Shuffle操作，从而加快查询速度。

8. 优化数据倾斜：如果数据在某些键上倾斜，可以使用随机键或将数据分解成更小的分区来解决数据倾斜问题。

这些技术可以帮助优化HiveSQL查询，提高查询速度和效率。但需要注意的是，每个数据集都是独特的，因此需要根据实际情况进行调整和优化。